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TextLocator –低 CPU 占用的本地文档全文搜索工具[Win]

一个全文搜索软件 TextLocator 这是一款和 #Everything 类软件不同的工具,它主要用来进行全文检索,也支持文件名检索,但在第一次使用时,需要建立索引,时间有快有慢,青小蛙尝试建立 c:/users 文件夹的索引,一共 27636 个文件,也用了 10 来分钟,索引大小 240MB,虽然不快,但索引一旦建立,搜索起来就非常快了。 https://gitee.com/liulei901112/TextLocator/raw/master/images/Cover.png 搜索就非常简单了,直接搜索关键词即可,空格可以同时搜索多个关键词,还可以选择精确匹配与匹配全词。 https://www.helloimg.com/images/2022/12/01/ZulriQ.png 设置里还可以打开预览内容摘要功能,可以显示关键词前后更多的内容。

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MYSQL EXPLAIN结果详解

SIMPLE(simple):简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY(primary):子查询中最外层查询,查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION(union):UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION(dependent union):UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT(union result):UNION的结果,union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY(subquery):子查询中的第一个SELECT,结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY(dependent subquery):子查询中的第一个SELECT,依赖于外部查询。 DERIVED(derived):派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY(uncacheable subquery):(一个子查询的结果不能被缓存,必须重新评估外链接的第一行)

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Nucleic Acids Research | PROTAC-DB:PROTACs在线数据库

今天给大家介绍的是浙江大学侯廷军教授团队发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章“PROTAC-DB:an online database of PROTACs”。蛋白水解靶向嵌合体(PROTACs)是一种通过泛素-蛋白酶体系统选择性降解靶蛋白的新型治疗技术,具有传统抑制策略无法比拟的优势。目前PROTAC的设计仍然是一个巨大的挑战,为了对PROTACs进行合理设计,本文提出了一个基于Web的开放式数据库PROTAC-DB,它集成了PROTACs的结构信息和实验数据。目前,PROTAC-DB已经囊括了1662个PROTAC、202个弹头(靶向目标蛋白质的小分子)、65个E3配体(能够招募E3连接酶的小分子)和806个Linker以及它们的化学结构、生物活性和理化性质。其中,PROTAC-DB详细提供了弹头和E3配体的生物活性以及PROTAC的降解能力、结合亲和力和细胞活性。PROTAC-DB可以通过两种常用的搜索方法进行查询:基于文本的(靶点名称、化合物名称或ID)和基于结构的。

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百度出品,Nature重磅 -- 优化的mRNA设计算法可改善mRNA的稳定性和免疫原性

尽管mRNA疫苗已用于COVID-19的预防,但仍然面临不稳定和易降解的风险,这是mRNA疫苗存储、配送、效价等面临的重要障碍。先前的研究已表明,增加二级结构可延长mRNA的半衰期,再加上选择优化的密码子,可改善蛋白表达。因此,原则上mRNA的设计算法必须优化二级结构稳定性和密码子的使用。然而,由于同义密码子的存在,使得mRNA设计的工作量非常庞大,例如靶向SARS-CoV-2 Spike蛋白的mRNA就有~10^632种方案,这就带来了难以克服的计算挑战。利用计算语言中类似的概念,我们提供了一种简单且意想不到的解决办法:寻找最佳的mRNA序列类似于在发音相似的备选句子中识别最可能的句子。利用我们的算法(LinearDesign)设计Spike蛋白的mRNA仅需11分钟,并且同时优化稳定性和密码子的使用。在针对COVID-19 和 水痘带状疱疹病毒(varicella-zoster virus)mRNA疫苗,与密码子优化的基准算法相比,LinearDesign大幅度提高了mRNA的半衰期和蛋白的表达,显著增加了抗体的滴度(体内实验中增加了128倍)。该结果揭示了mRNA设计算法还有很大的改进空间,促进了对原本触不可及的高效且稳定的mRNA设计的探索。我们的工作为mRNA疫苗乃至mRNA药物(如单克隆抗体和抗癌药物)的研发带来了“及时雨”(timely tool)。

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基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景中的应用

在杂波和遮挡情况下,对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法,该算法可以有效地执行该任务,对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的,这些视图被转换为多维,用张量表示,通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配,这些视图之间自动建立对应关系,形成一个相对转换图,用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图,该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中,通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配,对于得票最多的模型张量并计算相似性度量,进而被转换为场景,如果它与场景中的对象精确对齐,则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复,直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明,本文算法在识别率和效率方面都是优越的。

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